人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理新挑戰(zhàn)、新特征與新路徑*

何 振，彭海艷

(湘潭大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)總量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，不斷積累的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為國(guó)家治理現(xiàn)代化建設(shè)的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，是經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和社會(huì)發(fā)展的新引擎。現(xiàn)階段，我國(guó)80%的政府經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)掌握在政府部門手中，如何盤活這些數(shù)據(jù)資源以釋放數(shù)據(jù)價(jià)值是當(dāng)前政府治理中的一個(gè)熱點(diǎn)議題。通過(guò)數(shù)據(jù)治理進(jìn)行政府治理變革與效能提升，已然成為推進(jìn)國(guó)家治理體系與治理能力現(xiàn)代化建設(shè)的重要路徑。2015年8月31日，國(guó)務(wù)院發(fā)布《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，指出“要加快大數(shù)據(jù)部署，深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用”。2017年12月8日，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第二次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)：“要實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源整合和開放共享，加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)，用大數(shù)據(jù)提升國(guó)家治理現(xiàn)代化水平?！笨梢?，政府?dāng)?shù)據(jù)治理是當(dāng)前事關(guān)政府管理創(chuàng)新和政府治理現(xiàn)代化建設(shè)的重要問(wèn)題，是政府治理的一項(xiàng)重要內(nèi)容，為解決政府治理痼疾、提升政府治理能力提供了新范式。

但迄今為止，國(guó)內(nèi)很少有學(xué)者對(duì)基于人工智能技術(shù)的政府?dāng)?shù)據(jù)治理進(jìn)行專門研究。本文旨在分析人工智能發(fā)展對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)治理提出的新挑戰(zhàn)，闡述人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理呈現(xiàn)出的新特征，并提出人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理的新路徑，以期為政府部門開展數(shù)據(jù)治理工作提供決策咨詢參考和可操作性的實(shí)踐指南，進(jìn)一步豐富和發(fā)展政府治理的理論體系，為該領(lǐng)域的相關(guān)研究開辟新的理論視角。

一、人工智能發(fā)展對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)治理提出的新挑戰(zhàn)

人工智能具有超強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析與處理能力，運(yùn)用人工智能進(jìn)行政府?dāng)?shù)據(jù)治理已成為社會(huì)共識(shí)。當(dāng)前，人工智能在政府領(lǐng)域的深度應(yīng)用，對(duì)傳統(tǒng)的政府?dāng)?shù)據(jù)治理方式、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管控、數(shù)據(jù)開放共享以及數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等提出了新挑戰(zhàn)，人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)治理任重道遠(yuǎn)。

(一)技術(shù)嵌入給傳統(tǒng)政府?dāng)?shù)據(jù)治理方式帶來(lái)沖擊

人工智能技術(shù)的嵌入給傳統(tǒng)的政府?dāng)?shù)據(jù)治理方式帶來(lái)挑戰(zhàn)，未來(lái)的政府?dāng)?shù)據(jù)治理將更加注重精準(zhǔn)治理、整體治理、線上線下融合治理以及多元治理。主要表現(xiàn)在：一是由模糊治理轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)治理。人工智能技術(shù)嵌入政府?dāng)?shù)據(jù)治理，給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、傳輸、分析與處理方式帶來(lái)了沖擊。利用人工智能技術(shù)，可以對(duì)海量政府?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)抓取，能夠科學(xué)分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，挖掘潛在的用戶需求和深層次的復(fù)雜問(wèn)題，為政府管理決策提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，客觀上推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)治理從模糊治理走向精準(zhǔn)治理。二是由碎片化治理轉(zhuǎn)向整體性治理。人工智能技術(shù)具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)歸集與融合能力，傳統(tǒng)的碎片化治理方式難以滿足人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理的需求，亟待推進(jìn)整體性治理，實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)的“三融五跨”和業(yè)務(wù)協(xié)同，提升政府管理效能。譬如，杭州城市大腦利用先進(jìn)的傳感器和算法模型，促進(jìn)了全量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)歸集和融通，形成了城市運(yùn)行的全局感知和智能分析，實(shí)現(xiàn)了政府?dāng)?shù)據(jù)整體化治理[1]29-42+125。三是由線下治理轉(zhuǎn)向“線上+線下”融合治理。人工智能嵌入政府?dāng)?shù)據(jù)治理，不僅使數(shù)據(jù)治理的邊界從傳統(tǒng)線下治理延伸至網(wǎng)絡(luò)空間治理，還促使數(shù)據(jù)治理呈現(xiàn)出組織結(jié)構(gòu)扁平化、業(yè)務(wù)系統(tǒng)化、數(shù)據(jù)融合化等特征，客觀上要求政府?dāng)?shù)據(jù)治理由線下治理向“線上+線下”融合治理轉(zhuǎn)變，真正實(shí)現(xiàn)“最多跑一次”“讓數(shù)據(jù)多跑路、群眾少跑腿”。四是由一元主導(dǎo)轉(zhuǎn)向多元共治。人工智能的嵌入改變了傳統(tǒng)以政府或公共機(jī)構(gòu)作為主導(dǎo)數(shù)據(jù)治理唯一主體的治理方式，亟需構(gòu)建“多元共治、多方合作、跨界互動(dòng)”的數(shù)據(jù)治理新格局，廣泛吸納社會(huì)組織、企事業(yè)單位、公眾等多元主體共同參與政府?dāng)?shù)據(jù)治理，促進(jìn)“政企”“政社”“政媒”之間的良性互動(dòng)。

(二)技術(shù)賦能要求進(jìn)一步強(qiáng)化政府?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理

人工智能賦能政府?dāng)?shù)據(jù)治理要求從宏觀上做好政府?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理，盤點(diǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、明確數(shù)據(jù)權(quán)屬關(guān)系，以更好地促進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)的開發(fā)利用以及價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，為政府管理提供及時(shí)、全面、準(zhǔn)確的信息。具體包括：一是亟需頂層設(shè)計(jì)，要求數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理“一盤棋”。我國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理尚處于起步階段且面臨諸多挑戰(zhàn)，譬如，大部分政府部門的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)“煙囪”林立等。人工智能技術(shù)賦能對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)治理的頂層設(shè)計(jì)提出了更高要求，需要從宏觀上進(jìn)行政府?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理頂層設(shè)計(jì)，加強(qiáng)組織建設(shè)，做好總體規(guī)劃，確保政府?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理“一盤棋”。二是摸清數(shù)據(jù)“家底”，要求數(shù)據(jù)“看得懂”。人工智能賦能政府?dāng)?shù)據(jù)治理要求進(jìn)一步做好數(shù)據(jù)資產(chǎn)清查，摸清“數(shù)據(jù)家底”，從數(shù)據(jù)總量、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)更新情況等多個(gè)方面盤點(diǎn)政府各個(gè)部門的數(shù)據(jù)資源現(xiàn)狀，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，助力我國(guó)數(shù)字政府建設(shè)。2017年，貴州省在全國(guó)率先出臺(tái)《政府?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理登記辦法》，促進(jìn)全省政府?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)清查工作，為“數(shù)字貴州”建設(shè)提供“看得懂”的數(shù)據(jù)。三是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行確權(quán)，要求數(shù)據(jù)“來(lái)去明”。人工智能賦能政府?dāng)?shù)據(jù)治理要求進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)確權(quán)，明確數(shù)據(jù)的權(quán)屬關(guān)系和責(zé)任邊界，準(zhǔn)確劃定數(shù)據(jù)所有權(quán)、采集權(quán)、管理權(quán)、使用權(quán)、收益權(quán)以及獲取權(quán)等，保障數(shù)據(jù)有序流動(dòng)、合法交易以及安全使用。近年來(lái)，雖然我國(guó)在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域出臺(tái)了一些法律法規(guī)，如《網(wǎng)絡(luò)安全法(2016年)》《數(shù)據(jù)安全法(草案)(2020年)》等，但是對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)確權(quán)的相關(guān)規(guī)定較為缺乏。四是做好數(shù)據(jù)分級(jí)分類，要求數(shù)據(jù)“管得住”。通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)分級(jí)分類，對(duì)不同級(jí)別和類型的數(shù)據(jù)采取不同的管理策略，是人工智能時(shí)代政府?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理的內(nèi)在需求，是確保數(shù)據(jù)“管得住”的必然舉措。2019年，深圳市坪山區(qū)實(shí)施了政務(wù)數(shù)據(jù)分級(jí)分類制度，形成了全區(qū)數(shù)據(jù)分級(jí)分類目錄，促進(jìn)政務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，助力實(shí)現(xiàn)政務(wù)服務(wù)“一網(wǎng)通辦”[2]。

(三)技術(shù)應(yīng)用對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量管控提出更高要求

華為總裁任正非說(shuō)：“高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的前提和基礎(chǔ)?！比斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用要求加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行層層管控，避免臟數(shù)據(jù)、死數(shù)據(jù)、不完整數(shù)據(jù)等問(wèn)題。主要包括：一是對(duì)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)提出嚴(yán)要求。數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)是數(shù)據(jù)質(zhì)量管控的前提，是決定政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)劣的關(guān)鍵因素。人工智能發(fā)展對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)提出嚴(yán)格要求，亟待制定全國(guó)統(tǒng)一的政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)還要細(xì)化其具體條款，對(duì)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、一致性、準(zhǔn)確性、完整性、關(guān)聯(lián)性、可讀性等做出詳細(xì)規(guī)定。二是對(duì)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)防范提出高要求。深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法對(duì)所輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求極高，一旦輸入的數(shù)據(jù)存在風(fēng)險(xiǎn)，則可能導(dǎo)致輸出的結(jié)果產(chǎn)生誤差。因此，要利用機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)對(duì)政府業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行的各類數(shù)據(jù)開展動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，通過(guò)特征提取和關(guān)聯(lián)比對(duì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不一致、不完整等異常，提早進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范。三是對(duì)質(zhì)量管控機(jī)制提出新需求。人工智能發(fā)展要求通過(guò)完善政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行全程、全域、全要素監(jiān)控與跟蹤，并對(duì)質(zhì)量管控不力和責(zé)任落實(shí)不到位的政府部門或政府工作人員進(jìn)行行政問(wèn)責(zé)。同時(shí)，要建立科學(xué)的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體制，對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)估，確保政府?dāng)?shù)據(jù)真實(shí)可靠。四是對(duì)高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)提出新訴求。人工智能的應(yīng)用對(duì)高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)提出新訴求，數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，政府通過(guò)人工智能技術(shù)所獲取的信息可靠度越高，政府決策偏差越小。現(xiàn)階段，高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)仍然較為缺乏，在全國(guó)32個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)中56%的地區(qū)存在信息內(nèi)容不完整問(wèn)題，38%的地區(qū)存在多渠道信息內(nèi)容不一致等問(wèn)題[3]，已經(jīng)成為政府管理創(chuàng)新的主要瓶頸。

(四)技術(shù)依賴容易加劇政府?dāng)?shù)據(jù)開放與共享難度

人工智能技術(shù)是一把“雙刃劍”。人工智能推送信息的精準(zhǔn)化和趨同化，使得人們獲取信息存在路徑依賴，依賴成癮，有些人甚至放棄思考[4]44-50。當(dāng)技術(shù)性思維取代制度性思維，機(jī)器決策代替自主決策等現(xiàn)象普遍發(fā)生的時(shí)候，無(wú)疑將會(huì)加劇政府?dāng)?shù)據(jù)開放與共享難度。主要問(wèn)題有：一是數(shù)據(jù)開放共享程度低。推動(dòng)數(shù)據(jù)開放與共享是人工智能時(shí)代政府?dāng)?shù)據(jù)治理的迫切要求。人工智能技術(shù)具有不確定性，一旦過(guò)度依賴技術(shù)，忽視對(duì)數(shù)據(jù)開放、業(yè)務(wù)協(xié)同、共享融合的政策導(dǎo)向和規(guī)劃設(shè)計(jì)，其技術(shù)偏見和技術(shù)黑箱將會(huì)加劇政府?dāng)?shù)據(jù)開放與共享的難度，催生新的“數(shù)據(jù)壁壘”“數(shù)據(jù)孤島”“數(shù)字鴻溝”。二是數(shù)據(jù)開放共享標(biāo)準(zhǔn)不一。人工智能發(fā)展亟待制定統(tǒng)一的政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，以促進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)的共享開放和綜合利用。當(dāng)前，技術(shù)依賴導(dǎo)致各級(jí)政府部門的政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享標(biāo)準(zhǔn)不一，使得政府?dāng)?shù)據(jù)格式多元、口徑多樣，影響了政府?dāng)?shù)據(jù)的開放共享。根據(jù)《中國(guó)政務(wù)數(shù)據(jù)治理發(fā)展報(bào)告(2020年)》的顯示，由于統(tǒng)一的政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范缺失，導(dǎo)致目前我國(guó)102個(gè)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)系統(tǒng)中的71092個(gè)數(shù)據(jù)集異構(gòu)分散、難以整合，給我國(guó)部分政府部門的數(shù)據(jù)開放共享帶來(lái)困擾。三是數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制不完善。當(dāng)前，由于受到觀念、體制和技術(shù)等方面的制約，我國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)共享開放機(jī)制尚不完善，互聯(lián)互通機(jī)制、協(xié)同推進(jìn)機(jī)制、安全保障機(jī)制以及考評(píng)問(wèn)責(zé)機(jī)制等相對(duì)缺失，再加上政府工作人員對(duì)技術(shù)具有較強(qiáng)的依賴性，導(dǎo)致部門利益化“信息尋租”“信息繭房”“畫地為牢”等現(xiàn)象依然存在，政府?dāng)?shù)據(jù)開放與共享舉步維艱。

(五)技術(shù)濫用極易引發(fā)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問(wèn)題

人工智能的技術(shù)偏見、算法共振、算法偏見、算法歧視等極易引發(fā)新的政府?dāng)?shù)據(jù)安全和個(gè)人隱私保護(hù)問(wèn)題，如數(shù)據(jù)造假、數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)過(guò)度采集等。主要包括：一是無(wú)序數(shù)據(jù)挖掘加劇數(shù)據(jù)泄露。運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)存儲(chǔ)在政府部門的有關(guān)行為模式、生物特征、習(xí)慣偏好、地理位置等無(wú)序數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，通過(guò)特定算法生成“數(shù)據(jù)畫像”，將每個(gè)人變成“透明人”，該技術(shù)的濫用也會(huì)加劇數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。譬如，2015年，重慶、上海、山西、沈陽(yáng)、貴州、河南等超30個(gè)省市衛(wèi)生和社保系統(tǒng)中的數(shù)千萬(wàn)用戶社保信息被泄露，其中包括社保參保信息、財(cái)務(wù)、薪酬、房屋等敏感信息[5]。二是數(shù)據(jù)深度偽造滋生虛假信息。運(yùn)用深度偽造技術(shù)，人工智能可以對(duì)所收集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和特征提取，并利用算法模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操縱和修改，最終生成以假亂真的虛假信息。“深偽”技術(shù)的濫用，給國(guó)家安全和社會(huì)安全帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。譬如，2018年，一段美國(guó)前總統(tǒng)奧巴馬說(shuō)“特朗普是個(gè)徹頭徹尾的笨蛋”的“深偽”視頻在推特上引起了廣泛傳播[6]，一時(shí)虛假信息蔓延。三是智能應(yīng)用導(dǎo)致數(shù)據(jù)過(guò)度采集。由于政府?dāng)?shù)據(jù)權(quán)屬關(guān)系不清、責(zé)任邊界不明等情況，智能終端和智能系統(tǒng)的普及也容易引起數(shù)據(jù)過(guò)度采集問(wèn)題，這些采集行為在沒有得到用戶充分授權(quán)的前提下，會(huì)嚴(yán)重侵犯政府利益和個(gè)人隱私。譬如，目前大量APP都存在超范圍收集個(gè)人信息的情況。一些APP在自身功能不必要的情況下，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)度采集和違規(guī)獲取。廣東省公安機(jī)關(guān)在2019年第二季度APP專項(xiàng)清理整治工作中發(fā)現(xiàn)，共有1048款A(yù)PP存在超范圍收集用戶信息行為[7]。

二、人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理呈現(xiàn)的新特征

人工智能技術(shù)的發(fā)展在給政府?dāng)?shù)據(jù)治理提出新挑戰(zhàn)的同時(shí)，也給政府?dāng)?shù)據(jù)治理帶來(lái)前所未有的機(jī)遇，使得人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理呈現(xiàn)一些新特征，政府?dāng)?shù)據(jù)內(nèi)容更加豐富、政府?dāng)?shù)據(jù)處理更加快捷、政府?dāng)?shù)據(jù)管理更加高效、政府?dāng)?shù)據(jù)決策更加科學(xué)、政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)更加精準(zhǔn)。

(一)智能采集使政府?dāng)?shù)據(jù)內(nèi)容更加豐富

智能數(shù)據(jù)采集是一種利用現(xiàn)代化智能手段采集所需數(shù)據(jù)的電子技術(shù)，目前在政府領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。智能采集技術(shù)實(shí)現(xiàn)了采集速度的提升、數(shù)據(jù)量的增大以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多源等，使得政府?dāng)?shù)據(jù)內(nèi)容更加豐富。主要表現(xiàn)在：一是數(shù)據(jù)體量巨大。根據(jù)國(guó)際機(jī)構(gòu)Statista的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)，全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量將從2020年的47ZB上升到2035年的2142ZB，中國(guó)數(shù)據(jù)總量將在2025年躍居世界首位，在全球的占比將達(dá)到27%以上[8]，而我國(guó)的數(shù)據(jù)資源80%掌握在各級(jí)政府部門手里。智能采集終端的普及和應(yīng)用，能夠打破時(shí)空和地域限制，對(duì)跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務(wù)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)采集與歸類，從而豐富政府基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源庫(kù)，形成“數(shù)據(jù)?！?。例如，2018年杭州城市大腦2.0正式發(fā)布，覆蓋全城420平方公里，接入了4500路視頻和1300個(gè)路口信號(hào)燈，通過(guò)智能采集系統(tǒng)，共獲取政府?dāng)?shù)據(jù)高達(dá)368.32億條[9]。二是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多元。依托自然語(yǔ)言處理、圖像處理、聲音識(shí)別、深度學(xué)習(xí)的智能數(shù)據(jù)采集終端，數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)增多、數(shù)據(jù)采集頻次加快、分布式計(jì)算能力增強(qiáng)，既可以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)抓取數(shù)據(jù)，也能夠被動(dòng)輸入數(shù)據(jù)，從而使得所獲取的政府?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更加多元化，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，單一數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù)等。三是數(shù)據(jù)類型多樣。政府?dāng)?shù)據(jù)是政府在行政管理和公共事務(wù)管理中所產(chǎn)生和因需對(duì)外獲取并保管的數(shù)據(jù)，政府管理活動(dòng)的復(fù)雜性決定了政府?dāng)?shù)據(jù)類型的多樣性。利用智能采集技術(shù)可以獲取類型多樣的政府?dāng)?shù)據(jù)，如元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集，圖像數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)和文字?jǐn)?shù)據(jù)，靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)等，使得政府?dāng)?shù)據(jù)內(nèi)容更加豐富。同時(shí)，可以對(duì)所采集的多樣化數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類、分析與整理，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)去重、降噪和篩選，并根據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注、提取和轉(zhuǎn)換，為政府決策提供支持。

(二)智能計(jì)算使政府?dāng)?shù)據(jù)處理更加快捷

隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的發(fā)展，政府?dāng)?shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。人工智能具有超強(qiáng)的計(jì)算能力，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征提取以及關(guān)聯(lián)分析等手段，快速高效地處理海量數(shù)據(jù)。具體包括：一是數(shù)據(jù)處理的速度更快。智能計(jì)算可以將傳統(tǒng)的查詢、分解及數(shù)據(jù)分析進(jìn)行分布式并行處理，首先將海量的政府?dāng)?shù)據(jù)分割成若干部分并分給多臺(tái)處理器進(jìn)行并行計(jì)算，然后再把各臺(tái)處理器計(jì)算后的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總，從而完成海量數(shù)據(jù)的并行處理，提升政府?dāng)?shù)據(jù)處理效率。以騰訊公司推出的“數(shù)智”平臺(tái)為例，該平臺(tái)將傳統(tǒng)Hadoop長(zhǎng)達(dá)20分鐘的計(jì)算時(shí)長(zhǎng)縮短到秒級(jí)，其數(shù)據(jù)處理速度提升高達(dá)780倍。二是數(shù)據(jù)處理的結(jié)果更好。人工智能能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)挖掘和系統(tǒng)化分析，并自動(dòng)智能生成決策方案，為推動(dòng)政府治理現(xiàn)代化提供強(qiáng)大的決策智力支持。相比于傳統(tǒng)政府?dāng)?shù)據(jù)處理而言，通過(guò)智能系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算處理的結(jié)果，其時(shí)效性更強(qiáng)、精細(xì)度更好、準(zhǔn)確性更高。譬如，廣東省旅游部門應(yīng)用騰訊公司開發(fā)的“數(shù)智方略”系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)全國(guó)10億的人群畫像和日調(diào)用量超過(guò)400億區(qū)域的人流分析，成功地對(duì)景區(qū)的客流量進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與處理，為旅游資源的優(yōu)化配置提供決策咨詢方案[10]。三是數(shù)據(jù)處理的流程更優(yōu)。傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)處理流程包括數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換、分組、組織、計(jì)算、存儲(chǔ)、檢索、排序8個(gè)方面，每次處理數(shù)據(jù)大概都需要使用至少三次軟件，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。借助智能計(jì)算，基本實(shí)現(xiàn)了從采集、計(jì)算、挖掘到可視化展現(xiàn)的一站式數(shù)據(jù)處理。例如，上海的“店小二”政務(wù)智能終端3.0簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理流程，通過(guò)數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析等一站式處理，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程視頻咨詢、幫辦、預(yù)約服務(wù)，打造全年無(wú)休的自助智慧政務(wù)服務(wù)窗口[11]。

(三)智能監(jiān)測(cè)使政府?dāng)?shù)據(jù)管理更加高效

智能監(jiān)測(cè)技術(shù)的普及，可以幫助政府對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位、多角度的管理，促進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)管理高效化和規(guī)范化。具體表現(xiàn)在：一是主數(shù)據(jù)管理高效化。主數(shù)據(jù)又被稱為“黃金數(shù)據(jù)”，是滿足跨部門業(yè)務(wù)協(xié)同需要的、反映核心業(yè)務(wù)實(shí)體狀態(tài)屬性的組織機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)信息[12]66-79。人工智能技術(shù)可以對(duì)大規(guī)模的政府?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行監(jiān)控，能夠自動(dòng)鑒別和篩選出主數(shù)據(jù)，并快速確定主數(shù)據(jù)的可靠與可信數(shù)據(jù)來(lái)源，構(gòu)建完整的主數(shù)據(jù)視圖。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等還可以幫助定義和維護(hù)主數(shù)據(jù)匹配規(guī)則，解決同一數(shù)據(jù)項(xiàng)在多個(gè)系統(tǒng)中的匹配和合并問(wèn)題，讓主數(shù)據(jù)管理變得更加智能和高效。二是元數(shù)據(jù)管理高效化。元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)資源的數(shù)據(jù)，又稱為“數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”，一般包括技術(shù)元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)管理是政府?dāng)?shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)，也是政府?dāng)?shù)據(jù)治理的關(guān)鍵領(lǐng)域，其主要價(jià)值在于為集團(tuán)數(shù)據(jù)提供在計(jì)算、存儲(chǔ)、成本、質(zhì)量、安全、模型等方面的數(shù)據(jù)支持。基于語(yǔ)義模型、分類聚類算法的人工智能技術(shù)主要通過(guò)對(duì)非結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)的采集和關(guān)鍵信息提取來(lái)管理元數(shù)據(jù)質(zhì)量、監(jiān)控元數(shù)據(jù)安全、實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)整合等，使元數(shù)據(jù)管理更加高效。三是數(shù)據(jù)生命周期管理高效化。數(shù)據(jù)生命周期管理是人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理的核心內(nèi)容。依托人工智能引擎，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理和文本聚類分類技術(shù)，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的獲取、清洗、語(yǔ)義計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、認(rèn)知計(jì)算等，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)收集、分類、存儲(chǔ)、分析、傳輸、利用等全生命周期過(guò)程的監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，并進(jìn)行相應(yīng)地修補(bǔ)和完善，以此提高政府?dāng)?shù)據(jù)管理效率。

(四)智能感知使政府?dāng)?shù)據(jù)決策更加科學(xué)

智能感知技術(shù)可以幫助政府獲取所需的決策數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、深度挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的隱性信息、找出事物之間的本質(zhì)與規(guī)律，幫助政府準(zhǔn)確掌握決策信息，提高政府決策的科學(xué)性。主要包括：一是決策數(shù)據(jù)更加客觀。數(shù)據(jù)是政府決策的基石，數(shù)據(jù)的客觀性決定了決策的科學(xué)性。利用物聯(lián)網(wǎng)和傳感設(shè)備構(gòu)建智能感知系統(tǒng)或平臺(tái)，能夠?qū)崟r(shí)地采集多維度全量感知數(shù)據(jù)、加快數(shù)據(jù)耦合與融合、促進(jìn)數(shù)據(jù)流動(dòng)與交換，為政府決策提供海量數(shù)據(jù)支持。相比于傳統(tǒng)的政府?dāng)?shù)據(jù)采集而言，利用人工智能技術(shù)獲取的政府?dāng)?shù)據(jù)，減少了很多人為因素的干擾，使得決策數(shù)據(jù)更加客觀。二是決策質(zhì)量顯著提升。傳統(tǒng)的政府決策大多是建立在人力計(jì)算和人為加工信息基礎(chǔ)之上的，由于人的時(shí)間和精力的有限性，政府決策質(zhì)量難以保證[13]83-90。人工智能背景下的政府決策是建立在海量政府?dāng)?shù)據(jù)精準(zhǔn)挖掘和系統(tǒng)化分析基礎(chǔ)之上的，政府可以依靠智能決策支持系統(tǒng)和專家系統(tǒng)對(duì)各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化、數(shù)字化、精細(xì)化、智能化的分析，使政府決策支持信息得以全面提升，打破了決策者憑借領(lǐng)導(dǎo)意志、自身水平、個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的“拍腦袋”“一刀切”或是有限數(shù)據(jù)的決策模式，從而大大提升了政府的決策質(zhì)量。三是決策方式更加科學(xué)?；谕诰蚣夹g(shù)、聚類分析技術(shù)、并行計(jì)算技術(shù)、可視化技術(shù)等相關(guān)智能技術(shù)的政府決策，能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)地捕獲決策信息，并通過(guò)算法模型對(duì)政府信息進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和客觀分析，避免主觀決策、片面決策，提高了決策的科學(xué)性。譬如，泉州市公安局打造了智能感知大數(shù)據(jù)平臺(tái)，構(gòu)筑了多維感知的“智慧警務(wù)”系統(tǒng)，目前全市已建設(shè)聯(lián)網(wǎng)智能感知設(shè)備超15萬(wàn)路，有力支撐了公安業(yè)務(wù)應(yīng)用需求，為政府科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支持[14]。

(五)智能挖掘使政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)更加精準(zhǔn)

智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用讓望“數(shù)”興嘆逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤膀?qū)動(dòng)引擎”。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，可以從大量的、有噪聲的、隨機(jī)的、不完全的、模糊的以及多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)中搜索隱含于其中的、潛在的、深層次的信息，并將其轉(zhuǎn)化為有效的預(yù)測(cè)和決策，從而提升政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)的精準(zhǔn)性。主要表現(xiàn)為：一是精準(zhǔn)感知服務(wù)需求。精確把脈社會(huì)需求、推進(jìn)服務(wù)供給精細(xì)化，是政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)精準(zhǔn)化的基礎(chǔ)前提。運(yùn)用人工智能的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，政府可以有效繪制公共服務(wù)需求的知識(shí)圖譜以及市民的用戶畫像，并進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，在“去粗取精”“去偽存真”后，準(zhǔn)確提取和凝練公眾的現(xiàn)實(shí)需求，減少需求信息收集過(guò)程中的各種錯(cuò)誤、重疊和遺漏，提升政府精準(zhǔn)識(shí)別服務(wù)需求的精細(xì)度、精準(zhǔn)度和完整度。二是精準(zhǔn)開展智能政務(wù)。政府部門依托人工智能實(shí)現(xiàn)了跨層級(jí)、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)融合與業(yè)務(wù)協(xié)同，打破了政府部門間的“數(shù)據(jù)壁壘”“數(shù)據(jù)孤島”“數(shù)據(jù)煙囪”，促進(jìn)了數(shù)據(jù)資源的有序流動(dòng)，為精準(zhǔn)開展智能政務(wù)提供條件。目前，依托數(shù)據(jù)挖掘、決策模型、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、自動(dòng)感知、自動(dòng)跟蹤等技術(shù)手段的人工智能，在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用日趨廣泛，主要包括身份驗(yàn)證、服務(wù)推薦、智能客服、政務(wù)服務(wù)機(jī)器人等。三是精準(zhǔn)推送個(gè)性化服務(wù)。人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)治理將實(shí)現(xiàn)智能技術(shù)與公共服務(wù)的有效整合，打造以公眾需求為導(dǎo)向的自動(dòng)感知、高質(zhì)量、便捷式的信息服務(wù)體系[15]85-92。通過(guò)人工智能可以實(shí)時(shí)感知、收集多樣化的公眾需求，科學(xué)分析公眾的行為數(shù)據(jù)，洞悉公眾的興趣偏好，形成個(gè)性化的數(shù)據(jù)檔案，從而為社會(huì)公眾推送個(gè)性化的政務(wù)服務(wù)，使得政務(wù)服務(wù)更加主動(dòng)、更加精準(zhǔn)、更有溫度。

三、人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理的新路徑

習(xí)近平總書記指出：“加強(qiáng)人工智能同社會(huì)治理的結(jié)合，開發(fā)適用于政府服務(wù)和決策的人工智能系統(tǒng)，運(yùn)用人工智能提高公共服務(wù)和社會(huì)治理水平?！盵16]因此，應(yīng)重點(diǎn)從加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)、推進(jìn)依法治數(shù)、打破數(shù)據(jù)壁壘、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防控以及注重技術(shù)創(chuàng)新等方面來(lái)推進(jìn)人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理，助力政府管理創(chuàng)新和公共服務(wù)能力提升。

(一)加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，建立權(quán)責(zé)明晰的政府?dāng)?shù)據(jù)治理組織架構(gòu)

有效的頂層設(shè)計(jì)與合理的組織架構(gòu)是政府?dāng)?shù)據(jù)治理成功與否的前提，人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)和完善組織架構(gòu)，為政府?dāng)?shù)據(jù)治理提供行動(dòng)依據(jù)和科學(xué)指導(dǎo)。為此，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)以下幾方面：一是制定人工智能數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略規(guī)劃。隨著我國(guó)數(shù)字化進(jìn)程的加快，從國(guó)家宏觀層面制定契合人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略規(guī)劃勢(shì)在必行，應(yīng)重點(diǎn)對(duì)人工智能數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)、主攻方向、工作機(jī)制、推進(jìn)機(jī)制以及保障措施等進(jìn)行整體設(shè)計(jì)。近年來(lái)，世界主要經(jīng)濟(jì)體相繼出臺(tái)了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，如美國(guó)《國(guó)家人工智能研發(fā)與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》、英國(guó)《產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略：人工智能領(lǐng)域行動(dòng)》、歐盟《促進(jìn)人工智能在歐洲發(fā)展和應(yīng)用的協(xié)調(diào)行動(dòng)計(jì)劃》等，對(duì)人工智能嵌入數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的一些關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行總體布局，這些都為我國(guó)的人工智能數(shù)據(jù)治理頂層設(shè)計(jì)提供了參考。二是建立科學(xué)合理的人工智能數(shù)據(jù)治理組織結(jié)構(gòu)。當(dāng)前，科層制體制下的組織結(jié)構(gòu)中間層級(jí)多、垂直互動(dòng)困難，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳遞速度慢、數(shù)據(jù)失真的情況時(shí)有發(fā)生。人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)治理應(yīng)重點(diǎn)建立扁平化、網(wǎng)格化和集中與分散相結(jié)合的組織結(jié)構(gòu)，盡量減少數(shù)據(jù)管理層，并加強(qiáng)網(wǎng)格化管理，打通政府?dāng)?shù)據(jù)治理“最后一公里”。同時(shí)，既要加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理集中統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)，又要注重發(fā)揮不同部門的主動(dòng)性和能動(dòng)性。例如，組織管理分散且數(shù)據(jù)需求較少或復(fù)雜程度較低的部門，一般采用“分散模式”；數(shù)據(jù)需求較多且復(fù)雜程度較高的部門，可采用“歸口管理模式”“集中+派駐模式”“全集中模式”。三是建立人工智能嵌入數(shù)據(jù)治理的管理機(jī)構(gòu)。根據(jù)《中國(guó)政務(wù)數(shù)據(jù)治理發(fā)展報(bào)告(2020年)》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截至2019年底，我國(guó)已有22個(gè)省份設(shè)立了專門的數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)。但是，很多數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)的智能治理理念滯后，多頭管理、職能模糊、業(yè)務(wù)重疊、工作交叉等現(xiàn)象普遍存在。為此，應(yīng)加強(qiáng)政府?dāng)?shù)據(jù)治理頂層設(shè)計(jì)，建立權(quán)責(zé)明晰的管理機(jī)構(gòu)，組建一支具有智能治理理念的數(shù)據(jù)管理隊(duì)伍。譬如成立全國(guó)統(tǒng)一的政府?dāng)?shù)據(jù)治理委員會(huì)、設(shè)立專門的政府?dāng)?shù)據(jù)首席數(shù)據(jù)官和人工智能官(CAIO)等，明確政府在人工智能應(yīng)用中的權(quán)責(zé)，并清晰界定各級(jí)政府在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理、使用等環(huán)節(jié)中的責(zé)任。

(二)推進(jìn)依法治數(shù)，構(gòu)建體系完備的政府?dāng)?shù)據(jù)治理政策法規(guī)

完備的政策法規(guī)是政府?dāng)?shù)據(jù)治理的前提和基礎(chǔ)，人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)治理應(yīng)重點(diǎn)從法律法規(guī)、政策規(guī)章和標(biāo)準(zhǔn)體系三個(gè)方面來(lái)加強(qiáng)政策法規(guī)建設(shè)，為政府?dāng)?shù)據(jù)治理工作提供法律依據(jù)和行動(dòng)指南。主要包括：一是制定嚴(yán)密高效的人工智能數(shù)據(jù)治理法律法規(guī)。世界發(fā)達(dá)國(guó)家已建立完備的數(shù)據(jù)治理法律法規(guī)體系，主要涉及信息資源管理、電子政務(wù)、隱私保護(hù)、信息安全、數(shù)據(jù)開放和信息公開等與數(shù)據(jù)治理相關(guān)的領(lǐng)域[17]27-33。相對(duì)而言，我國(guó)的數(shù)據(jù)治理法律法規(guī)建設(shè)較為滯后，尚缺乏專門針對(duì)人工智能數(shù)據(jù)治理的法律法規(guī)。雖然在2020年頒布實(shí)施了我國(guó)第一部數(shù)據(jù)領(lǐng)域的國(guó)家法律——《數(shù)據(jù)安全法(草案)》，但該法未對(duì)人工智能發(fā)展中的數(shù)據(jù)治理問(wèn)題進(jìn)行規(guī)制。因此，應(yīng)加快制定人工智能數(shù)據(jù)治理配套的法律法規(guī)，重點(diǎn)對(duì)人工智能技術(shù)嵌入政府?dāng)?shù)據(jù)治理中的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)生命周期管理等進(jìn)行明確規(guī)定。二是頒布行之有效的人工智能數(shù)據(jù)治理政策規(guī)章。我國(guó)自2010年至今，全國(guó)共出臺(tái)了125份省級(jí)政府層面與政務(wù)數(shù)據(jù)治理直接相關(guān)的政策文件[18]。但是，現(xiàn)有的政策規(guī)章難以滿足人工智能發(fā)展的需要，如政策協(xié)調(diào)性不夠、政策“打架”現(xiàn)象較為普遍，政策兼容性不強(qiáng)、缺乏連貫性，內(nèi)容較為寬泛、執(zhí)行力不強(qiáng)等[19]82-83。因此，應(yīng)引入智能治理理念，專門制定與人工智能相關(guān)的政府?dāng)?shù)據(jù)治理配套政策，完善政府?dāng)?shù)據(jù)智能采集、智能挖掘、智能分析等方面的政策體系，為人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)治理工作提供依據(jù)。三是建立統(tǒng)一規(guī)范的人工智能數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)體系。“無(wú)規(guī)矩不成方圓”，人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)治理需要構(gòu)建統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系。建議由國(guó)家網(wǎng)信辦或者大數(shù)據(jù)管理局牽頭，聯(lián)合全國(guó)信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)和全國(guó)信息安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)共同成立統(tǒng)一的人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)研制部門，專門負(fù)責(zé)制定與人工智能相關(guān)的政府?dāng)?shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)，如主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)生命周期管理標(biāo)準(zhǔn)等。

(三)打破數(shù)據(jù)壁壘，完善開放共享的基礎(chǔ)政府?dāng)?shù)據(jù)資源體系

建設(shè)數(shù)字中國(guó)、促進(jìn)政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型，必須要將政府?dāng)?shù)據(jù)資源體系建設(shè)放在首位，這也是人工智能發(fā)展對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)治理提出的要求。為此，可以采取如下措施：一是建立智能化的基礎(chǔ)政務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。利用人工智能技術(shù)對(duì)政務(wù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能采集、匯聚、分析與處理等，構(gòu)建各類政務(wù)公共數(shù)據(jù)資源語(yǔ)料庫(kù)、方法庫(kù)、模型庫(kù)和知識(shí)庫(kù)，完善智能化的政務(wù)數(shù)據(jù)資源體系，為政府管理決策和公共服務(wù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。近年來(lái)，我國(guó)在基礎(chǔ)政務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)方面雖然取得了初步成效，但是與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比，仍有很大的提升空間。根據(jù)美國(guó)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截至2019年第三季度末，美國(guó)數(shù)據(jù)中心的全球占比為40%，而中國(guó)、日本、英國(guó)、德國(guó)和澳大利亞的數(shù)據(jù)中心合計(jì)僅占全球總量的32%。二是構(gòu)建高質(zhì)量的人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。我國(guó)在《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃》中明確指出要加強(qiáng)高質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集建設(shè)。但是，目前可供人工智能訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集仍然較為缺乏，根據(jù)《2019中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開放報(bào)告》的數(shù)據(jù)顯示，2019年全國(guó)開放數(shù)據(jù)集總量為62801個(gè)，僅有約40%的平臺(tái)開放了優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集。建議由國(guó)家層面統(tǒng)籌政府?dāng)?shù)據(jù)集建設(shè)，以政府?dāng)?shù)據(jù)開放為牽引、龍頭數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、行業(yè)數(shù)據(jù)合作驅(qū)動(dòng)，聯(lián)合無(wú)利益關(guān)系的第三方共同構(gòu)建高質(zhì)量的人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。三是打造數(shù)據(jù)資源“智能共享池”。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)政府信息化建設(shè)各自為政、條塊分割現(xiàn)象較為普遍，導(dǎo)致目前政府?dāng)?shù)據(jù)開放不足、整合不力、共享不暢等問(wèn)題依然存在，亟需打造以“聚、通、用”為導(dǎo)向的政務(wù)數(shù)據(jù)資源“智能共享池”，將散落在各個(gè)委、辦、局的政府?dāng)?shù)據(jù)智能整合起來(lái)，助力政務(wù)數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)。當(dāng)前，一些地方政府利用人工智能技術(shù)率先探索數(shù)據(jù)資源“共享池”建設(shè)，積累了一些值得借鑒的寶貴經(jīng)驗(yàn)。譬如，江蘇省常州市政務(wù)辦全力推進(jìn)“放管服”重點(diǎn)領(lǐng)域改革，打造“數(shù)據(jù)共享池”，讓群眾辦事“像網(wǎng)購(gòu)一樣方便”。

(四)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防范，健全科學(xué)合理的政府?dāng)?shù)據(jù)安全保障機(jī)制

近些年來(lái)，隨著國(guó)內(nèi)外政府?dāng)?shù)據(jù)安全問(wèn)題日益凸顯，如何有效地保障人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)安全成為當(dāng)前各級(jí)政府部門亟待解決的問(wèn)題。主要措施包括：一是建立常態(tài)化的人工智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制。首先要建立政府?dāng)?shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別機(jī)制。通過(guò)利用智能聚合和智能感知等技術(shù)對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)源進(jìn)行特征提取，及時(shí)發(fā)掘和精準(zhǔn)辨識(shí)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。其次要建立政府?dāng)?shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)預(yù)警機(jī)制。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)分析以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法和模型對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能分析，并準(zhǔn)確研判政府?dāng)?shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警。最后要建立政府?dāng)?shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)智能管控機(jī)制，如預(yù)案啟動(dòng)機(jī)制、快速?zèng)Q策機(jī)制、聯(lián)動(dòng)協(xié)作機(jī)制及信息通報(bào)機(jī)制等，將防范風(fēng)險(xiǎn)的“先手”與應(yīng)對(duì)和化解風(fēng)險(xiǎn)的“高招”結(jié)合起來(lái)。二是實(shí)施適合人工智能發(fā)展的政府?dāng)?shù)據(jù)分類分級(jí)保護(hù)。我國(guó)《數(shù)據(jù)安全法(草案)》第19條提出“要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)分類保護(hù)”，但該條款對(duì)數(shù)據(jù)分級(jí)分類保護(hù)的規(guī)定比較寬泛，尚未對(duì)不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)分級(jí)分類的具體依據(jù)和監(jiān)管要求進(jìn)行專門的規(guī)制。人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)治理應(yīng)進(jìn)一步完善政府?dāng)?shù)據(jù)分類分級(jí)安全管理制度，明確數(shù)據(jù)分類分級(jí)安全管理的各方主體及其責(zé)任，根據(jù)政府?dāng)?shù)據(jù)的形態(tài)、價(jià)值、特征、數(shù)量、質(zhì)量、重要性、敏感程度以及流通場(chǎng)景等關(guān)鍵因素，對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)資源分類、分級(jí)，并對(duì)不同級(jí)別的政府?dāng)?shù)據(jù)分別采取不同的安全防護(hù)措施。三是織密全流程全覆蓋的人工智能數(shù)據(jù)安全防控網(wǎng)絡(luò)。人工智能背景的政府?dāng)?shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于政府?dāng)?shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、使用、流轉(zhuǎn)等全過(guò)程數(shù)據(jù)管理活動(dòng)。因此，應(yīng)全方位織密筑牢政府?dāng)?shù)據(jù)安全防控網(wǎng)絡(luò)，突出人工智能技術(shù)思維和立體防范，注重主動(dòng)防御、動(dòng)態(tài)防御、整體防護(hù)和精準(zhǔn)防護(hù)。采用物理隔離、病毒防護(hù)、加密脫敏、數(shù)據(jù)備份、身份認(rèn)證、訪問(wèn)權(quán)限等技術(shù)手段，有效防止數(shù)據(jù)違規(guī)采集、數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)濫用等安全事件發(fā)生，切實(shí)保障人工智能背景下的政府?dāng)?shù)據(jù)安全。

(五)注重技術(shù)創(chuàng)新，打造運(yùn)行有效的政府?dāng)?shù)據(jù)綜合治理平臺(tái)

通過(guò)人工智能技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)建有效的政府?dāng)?shù)據(jù)治理平臺(tái)，是人工智能背景下政府?dāng)?shù)據(jù)治理的重要保障，能夠有效解決數(shù)據(jù)管理混亂、數(shù)據(jù)難溯源、數(shù)據(jù)不安全等問(wèn)題。具體包括：一是加強(qiáng)數(shù)據(jù)開放智能平臺(tái)建設(shè)。《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開放報(bào)告》的數(shù)據(jù)顯示，截至2020年4月底，我國(guó)共有130個(gè)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)，其中省級(jí)平臺(tái)17個(gè)、副省級(jí)和地級(jí)平臺(tái)共113個(gè)。但是，這些數(shù)據(jù)開放平臺(tái)的智能化水平有待提升。為此，應(yīng)加強(qiáng)以政府?dāng)?shù)據(jù)治理為前提的人工智能技術(shù)研發(fā)力度，突破小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私等人工智能數(shù)據(jù)安全保護(hù)核心關(guān)鍵技術(shù)，完善人工智能開源學(xué)習(xí)框架，建構(gòu)數(shù)據(jù)開放智能平臺(tái)。二是加強(qiáng)數(shù)據(jù)融合智能平臺(tái)建設(shè)。數(shù)據(jù)融合是解決跨平臺(tái)應(yīng)用、協(xié)作、共享的有效手段，可以利用智能云計(jì)算節(jié)點(diǎn)超融合技術(shù)，構(gòu)建政府?dāng)?shù)據(jù)智能融合平臺(tái)，針對(duì)多、雜、亂、錯(cuò)、沖突、歧義的第一手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行整合優(yōu)化，并根據(jù)相應(yīng)的目標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，統(tǒng)一格式規(guī)范，驗(yàn)證數(shù)據(jù)可靠性，促進(jìn)數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)、跨部門、跨行業(yè)融合。三是加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理智能平臺(tái)建設(shè)。首先加強(qiáng)元數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，通過(guò)梳理各類數(shù)據(jù)來(lái)源，引入人工智能自然語(yǔ)言識(shí)別與處理技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)各政府部門的元數(shù)據(jù)智能采集，在厘清現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)流程和數(shù)據(jù)架構(gòu)，提供數(shù)據(jù)血緣分析、影響分析等，最后再形成政務(wù)數(shù)據(jù)可視化地圖。其次加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量智能監(jiān)控平臺(tái)建設(shè)，主要以數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)為數(shù)據(jù)檢核依據(jù)，以元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)檢核對(duì)象，通過(guò)向?qū)Щ?、可視化等?jiǎn)易操作手段，對(duì)質(zhì)量評(píng)估、質(zhì)量檢核、質(zhì)量整改與質(zhì)量報(bào)告等工作環(huán)節(jié)進(jìn)行流程整合，形成完整的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理閉環(huán)。四是加強(qiáng)數(shù)據(jù)服務(wù)智能平臺(tái)建設(shè)。以全國(guó)一體化政務(wù)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)為依托，利用人工智能技術(shù)加大政府?dāng)?shù)據(jù)智能服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)力度，努力打造全國(guó)政務(wù)服務(wù)“一張網(wǎng)”，全面推進(jìn)“一網(wǎng)通辦”。同時(shí)，通過(guò)智能推送和智能客服大力提升政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)的效率，促進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)更加精準(zhǔn)化、智能化和高效化。